大模型开发

Prompt工程的核心价值与常见误区 Prompt工程是AIGC应用落地中最直接的投入产出环节。大模型的能力上限由训练数据决定，但实际输出质量很大程度上取决于Prompt的设计。同…

Prompt工程是大模型开发中投入产出比最高的环节。同样的模型，不同的Prompt设计可以导致输出质量差距数倍。本文以实际项目中常见的结构化输出场景为例，拆解Prompt工程的操作…

大模型开发环境搭建与基础设施选型 大模型开发的第一步不是写代码，而是把基础设施理清楚。GPU选型直接决定训练效率，A100 80GB在单卡推理场景够用，但做全量微调至少需要4×A1…

大模型开发环境搭建与基础设施选型 大模型开发的第一步不是写代码，而是把基础设施理清楚。GPU选型直接决定训练效率，A100 80GB在单卡推理场景够用，但做全量微调至少需要4×A1…

为什么企业需要RAG检索增强生成系统 大语言模型的训练数据存在截止日期，无法获取企业内部知识库的实时信息。AIGC应用落地过程中，模型幻觉和知识时效性是最突出的两个问题。检索增强生…

大模型开发为何需要系统工程化方法 大模型开发早已不是调几个参数、写几条提示词就能交付的阶段。当GPT-4级别的模型成为基础设施，真正决定业务效果的不再是模型本身的能力天花板，而是P…

大模型应用开发为何绕不开Prompt工程 大模型落地项目的成败往往不取决于模型本身的能力上限，而取决于输入构造的精细程度。Prompt工程作为大模型开发的第一道关卡，直接决定输出质…

RAG系统为什么成为大模型落地的标配方案 大模型在企业场景中最大的痛点是幻觉问题和知识时效性不足。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过外挂知识…

为什么RAG成为大模型落地的首选架构 大模型开发领域，纯参数化知识存在截断、幻觉和不可溯源三大顽疾。RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过外部知…

混合精度训练：FP16与BF16在深度学习框架中的加速原理 混合精度训练是当前大模型开发中降低显存占用、提升训练速度的核心手段。PyTorch从1.6版本开始原生支持自动混合精度（…